European Radiology:光子计数CT单能量重建对6种肾结石类型的放射组学分析

20小时前 shaosai MedSci原创 发表于上海

先前已有研究利用双能计算机断层扫描(DECT)和低剂量CT检查进行基于CT的肾结石成分分析。此外,在CT检查和随后提取的放射组学特征的一些初步工作中,已经研究了肾结石及其成分。

尿石症是一种常见的泌尿道疾病,伴有绞痛性疼痛,常伴有输尿管梗阻和受累侧连续尿潴留。影响年轻人和老年人的病因范围很广,如饮食习惯、遗传易感性和其他代谢疾病以及各种药物,如抗病毒药物。

诊断的金标准是腹部低剂量、非增强CT成像。根据结石的组成、大小和位置,有不同的治疗方法。为此,保守的治疗方法,如适当的疼痛治疗,增加饮量和体育锻炼,以及药物治疗(例如使用α受体阻滞剂),以促进自然排出。对于不能自发排出的较大结石,可采用输尿管镜、经皮肾镜取石术和体外冲击波碎石等侵入性手术。对于易发生频繁结石形成的患者,可考虑采取各种预防方法,包括增加每日饮量、调整饮食习惯,以及可能的特异性尿路结石过敏反应。在某些情况下,当结石的组成和大小表明它们适合化学溶解时,可以采用药物化学溶石治疗尿石症。不同类型的结石,如尿酸结石可通过药物治疗被溶解。药物化学溶石是一种量身定制的方法,取决于对结石成分、患者健康状况和药物管理下结石溶解可能性的综合评估。

为了有针对性地调整预防或治疗,了解结石的化学成分是至关重要的。特别是草酸钙结石、磷酸钙结石、尿酸结石和胱氨酸结石是最为常见的。

先前已有研究利用双能计算机断层扫描(DECT)和低剂量CT检查进行基于CT的肾结石成分分析。此外,在CT检查和随后提取的放射组学特征的一些初步工作中,已经研究了肾结石及其成分。


最近,发表在European Radiology 上的一篇文章将光子计数计算机断层扫描(PCCT)与放射组学和机器学习相结合,开发了一种自动详细表征肾结石的方法,该方法可提高结石分类的准确性和细节,超越传统的计算机断层扫描(CT)和双能CT (DECT)。

项离体研究首次使用红外光谱对135例肾结石进行分类。然后,所有的结石都在植入假体的PCCT中进行扫描。生成各种单能重构,提取放射组学特征。使用随机森林(RF)分类器对单个重建和组合模型进行统计分析。

该组合模型使用所有单能重建的放射组学特征,显著优于单个重建和SPP参数,区分所有六种结石类型的AUC为0.95,测试精度为0.81。特征重要性分析确定关键参数,包括NGTDM_Strength和wavelet-LLH_firstorder_Variance。


图 特征重要性分析的结果

本项研究表明,放射组学驱动的PCCT分析可以改善肾结石亚型之间的分化。该组合模型优于单个单能水平,突出了光谱分析在PCCT中通过基于图像的策略优化治疗的潜力。

原文出处:

Alexander Hertel,Matthias F Froelich,Daniel Overhoff,et al.Radiomics-driven spectral profiling of six kidney stone types with monoenergetic CT reconstructions in photon-counting CT.et al.DOI:10.1007/s00330-024-11262-w

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